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Ziel der Studie war die unter Einsatz computerlinguistischer Verfahren erfolgende Ermittlung sowie die Untersuchung von belastbaren, differenzierten Indikatoren für die Qualität von Schülertexten für die deutsche Sprache. Diese Indikatoren, die auf eine besonders gute oder schlechte sprachliche Kompetenz hinweisen, sollten Eingang in eine Analysesoftware finden, die helfen soll, förderbedürftige Schüler bereits sehr früh zu identifizieren und sie angemessen zu fördern. [Als Datenbasis standen für dieses Projekt viele Tausend Aufsätze, Testergebnisse und Hintergrundinformationen von Schülern aus der Hamburger Längsschnittuntersuchung "Kompetenzen und Einstellungen von Schülerinnen und Schülern" (KESS) zur Verfügung. Zum Zweck der Ableitung oder Weiterentwicklung von Kompetenzmodellen] wurden die zu erfassenden Merkmale operationalisiert, automatisch aus den Aufsätzen quantifiziert und schließlich unter Hinzuziehung von manuellen Bewertungen und Testergebnissen mittels statistischer Verfahren wie Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse und Faktorenanalyse untersucht. Die in KESS erhobenen Aufsätze wurden in ein einheitliches Format gebracht und zu einem Textkorpus zusammengestellt, das derzeit 1133, 125, 1705 bzw. 1196 Aufsätze in den Klassen 4, 7, 8 bzw.10 umfasst. Zur späteren Auswertung wurden verschiedene Annotationskategorien erarbeitet; für einen Teil des Korpus wurden Zielhypothesen und Fehlerspezifikationen manuell annotiert sowie eine automatische Annotation von Wortarten mittels Treetagger vorgenommen. Die Analyse ausgewählter linguistischer Oberflächenmerkmale bzw. relativ leicht zu erfassender linguistischer Kategorien zeigt, dass es Indikatoren für geringe und hohe sprachliche Kompetenz gibt. Aussagekräftig sind zum Beispiel die Verwendung von Affixen und Demonstrativa, der Anteil von Drei-Buchstaben-Wörtern, die durchschnittliche Wortlänge, die Wortanzahl und Wortfrequenzverteilungen. (DIPF/Projektträger)